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한국 기업의 에이전트 전환
커리어리 데이터팀|2026.02|채용공고 30,000건+ 기반
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한국 기업의 에이전트 전환
2026년 1월, 한국 채용시장에서 이례적인 현상이 포착됐다. LLM, RAG, AI 에이전트 관련 채용공고가 동시에 역대 최고치를 기록한 것이다. 이것은 단순한 계절적 변동이 아니다. 1년간의 데이터를 추적한 결과, 한국 기업들이 AI를 '실험'에서 '핵심 인프라'로 전환하고 있다는 구조적 변화의 증거다.
소문데이터는 지난 13개월간 축적된 466,775건의 글로벌 테크 기업 채용공고 — 그중 12,827건의 국내 채용공고 — 를 정밀 분석했다. 이번 리포트는 단순한 키워드 빈도 분석에 그치지 않는다. 실제 채용공고 원문을 인용하고, 기업별 AI 전략을 비교하며, 한국 시장만의 고유한 패턴을 글로벌 트렌드와 대조한다.
최근 30일간 39,974건의 글로벌 채용공고를 분석한 결과, AI 에이전트 관련 키워드는 채용시장 전반에 걸쳐 급속히 확산되고 있다.
| 키워드 | 글로벌 30일 | 비율 | 트렌드 |
|---|---|---|---|
| Agent (전체) | 3,398건 | 8.5% | ↑ 핵심 키워드 |
| Agentic | 1,236건 | 3.1% | ↑ +615x (2년) |
| Copilot | 425건 | 1.1% | ↑ +142x YoY |
| LangChain | 260건 | 0.65% | ↑ +65x (2년) |
| MCP | 267건 | 0.67% | NEW 2025 |
| Cursor | 208건 | 0.52% | NEW 2025 |
| LangGraph | 169건 | 0.42% | ↑ +6.5x (1년) |
| Claude Code | 129건 | 0.32% | NEW 2025.06 |
| CrewAI | 41건 | 0.10% | NEW 2025 |
주목할 점은 'Agentic'이라는 키워드의 폭발적 성장이다. 2025년 1월 단 2건에 불과했던 이 키워드가, 2026년 1월에는 1,165건을 기록했다. 단어 자체가 채용시장의 새로운 표준이 되고 있다.
어떤 기업이 AI 에이전트 인재를 가장 적극적으로 찾고 있을까?
| # | 기업 | Agentic 공고 | 특징 |
|---|---|---|---|
| 1 | 99건 | 전 직군 확산 | |
| 2 | GitHub | 82건 | Copilot 생태계 |
| 3 | Harvey AI | 79건 | 리걸 AI 에이전트 |
| 4 | Cisco | 59건 | 네트워크 자동화 |
| 5 | Amazon | 50건 | AWS AI 서비스 |
| 6 | IBM | 50건 | 엔터프라이즈 AI |
| 7 | PayPal | 45건 | 핀테크 자동화 |
| 8 | Microsoft | 35건 | Copilot 플랫폼 |
| 9 | Apple | 33건 | Siri/온디바이스 |
| 10 | Autodesk | 32건 | 디자인 AI |
1위부터 3위까지가 상징적이다. Google은 검색, GitHub은 개발, Harvey는 법률 — AI 에이전트가 특정 산업이 아닌, 모든 지식노동 영역으로 확산되고 있음을 보여준다. 특히 Harvey AI가 79건으로 3위를 차지한 것은 법률 분야의 AI 에이전트 수요가 테크 기업에 버금간다는 놀라운 신호다.
주목할 신호: Replit(27건), Glean(31건)
AI-네이티브 스타트업들이 빅테크에 버금가는 채용 규모를 보이고 있다. Replit은 'AI 에이전트가 곧 제품'인 회사이고, Glean은 기업용 AI 에이전트 검색 플랫폼이다. 이들의 적극적 채용은 에이전트 시장의 초기 성장기를 반영한다.
| 월 | Agentic | Copilot | LangChain | MCP | Cursor | Claude Code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 25.01 | 2 | 1 | 4 | 8 | 0 | 0 |
| 25.02 | 4 | 3 | 3 | 20 | 0 | 0 |
| 25.03 | 107 | 34 | 73 | 11 | 7 | 1 |
| 25.04 | 186 | 175 | 109 | 14 | 30 | 1 |
| 25.05 | 290 | 207 | 117 | 46 | 45 | 7 |
| 25.06 | 309 | 247 | 93 | 53 | 44 | 1 |
| 25.07 | 539 | 396 | 117 | 59 | 58 | 15 |
| 25.08 | 969 | 425 | 139 | 91 | 62 | 21 |
| 25.09 | 989 | 409 | 156 | 122 | 71 | 25 |
| 25.10 | 1,549 | 941 | 232 | 190 | 94 | 33 |
| 25.11 | 911 | 140 | 163 | 139 | 87 | 54 |
| 25.12 | 996 | 171 | 145 | 102 | 71 | 27 |
| 26.01 | 1,165 | 384 | 251 | 210 | 230 | 122 |
글로벌 데이터에서 가장 극적인 변화는 Agentic 키워드의 궤적이다. 2025년 1월 2건 → 2025년 10월 1,549건 → 2026년 1월 1,165건. 2025년 하반기부터 월 1,000건 이상을 안정적으로 유지하며, 이제 '에이전트'는 일시적 트렌드가 아니라 채용시장의 구조적 키워드로 자리 잡았다.
Claude Code는 2025년 6월 첫 등장(1건) 이후, 2026년 1월 122건으로 9개월 만에 122배 성장했다. 같은 기간 Cursor는 230건, MCP는 210건을 기록하며, 이 세 키워드가 동시에 역대 최고치를 경신한 것이 2026년 1월의 특징이다.
한국 시장을 분리 분석해야 하는 이유가 있다. 글로벌 트렌드와 동일한 방향이지만, 다른 속도와 양상을 보이기 때문이다. 최근 60일간 한국어 채용공고 12,827건을 별도 분석한 결과, 한국만의 고유한 패턴이 드러났다.
| 키워드 | 60일 공고 | 비율 | 2026.01 최고치 |
|---|---|---|---|
| LLM | 491건 | 3.83% | 326건 ↑ 역대 최고 |
| RAG | 492건 | 3.84% | 296건 ↑ 역대 최고 |
| 에이전트/Agent | 294건 | 2.29% | 202건 ↑ 역대 최고 |
| LangChain | 66건 | 0.51% | 42건 ↑ 역대 최고 |
| Cursor | 59건 | 0.46% | 42건 ↑ 역대 최고 |
| Copilot | 54건 | 0.42% | 46건 ↑ 역대 최고 |
| Claude Code | 47건 | 0.37% | 39건 ↑ 역대 최고 |
| LangGraph | 38건 | 0.30% | 24건 ↑ 역대 최고 |
| MCP | 37건 | 0.29% | 21건 |
2026년 1월, 모든 키워드가 동시에 역대 최고치를 기록했다.
LLM(326건), RAG(296건), Agent(202건), Claude Code(39건), Cursor(42건), Copilot(46건), LangChain(42건), LangGraph(24건) — 단일 키워드가 아닌, AI 채용 전체가 동시에 폭발한 것이다. 이는 개별 기술 트렌드가 아니라 산업 전체의 구조 전환을 의미한다.
| 월 | LLM | RAG | Agent | LangChain | Claude Code | Cursor | Copilot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 25.01 | 61 | 38 | 17 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| 25.02 | 90 | 69 | 18 | 1 | 0 | 0 | 2 |
| 25.03 | 99 | 56 | 39 | 8 | 0 | 3 | 3 |
| 25.04 | 181 | 162 | 82 | 21 | 0 | 9 | 7 |
| 25.05 | 243 | 254 | 88 | 33 | 0 | 6 | 6 |
| 25.06 | 133 | 143 | 73 | 16 | 1 | 15 | 12 |
| 25.07 | 212 | 193 | 98 | 30 | 6 | 26 | 10 |
| 25.08 | 198 | 208 | 88 | 29 | 11 | 27 | 20 |
| 25.09 | 207 | 190 | 94 | 12 | 10 | 35 | 16 |
| 25.10 | 160 | 211 | 86 | 16 | 6 | 14 | 16 |
| 25.11 | 213 | 258 | 118 | 27 | 26 | 31 | 18 |
| 25.12 | 207 | 243 | 104 | 33 | 9 | 20 | 5 |
| 26.01 | 326 | 296 | 202 | 42 | 39 | 42 | 46 |
한국 시장의 가장 극적인 숫자는 LLM 키워드의 5.3배 성장(2025년 1월 61건 → 2026년 1월 326건)이다. 하지만 더 주목해야 할 것은 AI 코딩 도구의 궤적이다.
Claude Code, Cursor, Copilot — 이 세 키워드는 2025년 상반기까지 한국 채용공고에서 사실상 존재하지 않았다. Claude Code가 한국 채용공고에 처음 등장한 것은 2025년 6월(1건)이다. 그로부터 7개월 만인 2026년 1월, 39건을 기록했다.
Cursor도 마찬가지다. 2025년 3월(3건) 첫 등장 후, 2026년 1월 42건. 같은 기간 Copilot은 0건에서 46건으로 성장했다. 이 세 도구의 성장 패턴이 거의 동일하다는 것은, 이것이 특정 도구의 유행이 아니라 'AI 코딩 도구를 기본 역량으로 요구하는' 채용 패러다임의 전환임을 시사한다.
60일간 AI 관련 채용공고를 가장 많이 게시한 한국 기업 상위 20개사를 분석했다.
| # | 기업 | AI 공고 | LLM | Agent | AI도구 | RAG |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 네이버 클로바 | 37건 | 28 | 8 | 0 | 9 |
| 2 | CJ그룹 | 35건 | 32 | 3 | 0 | 17 |
| 3 | 네이버 | 32건 | 21 | 8 | 2 | 8 |
| 4 | 디노티시아 | 29건 | 29 | 5 | 0 | 29 |
| 5 | 쿠팡 | 20건 | 11 | 1 | 0 | 9 |
| 6 | SK그룹 | 17건 | 14 | 6 | 0 | 4 |
| 7 | 시오닉AI | 16건 | 16 | 2 | 0 | 4 |
| 8 | 레빗(올웨이즈) | 15건 | 4 | 6 | 8 | 2 |
| 9 | 메가존클라우드 | 13건 | 11 | 8 | 3 | 6 |
| 10 | 넥슨 | 12건 | 10 | 8 | 3 | 7 |
| 11 | 업스테이지 | 10건 | 10 | 4 | 0 | 1 |
| 12 | 코드잇 | 10건 | 8 | 1 | 1 | 2 |
| 13 | 뤼튼 | 9건 | 5 | 8 | 1 | 0 |
| 14 | 현대오토에버 | 9건 | 6 | 5 | 2 | 2 |
| 15 | 한화시스템 | 9건 | 4 | 5 | 0 | 6 |
이 표에서 읽어야 할 핵심은 'AI도구' 컬럼(Claude Code, Cursor, Copilot 언급)이다. 대부분의 대기업은 아직 0이다. 반면 레빗(올웨이즈) 8건, 카카오페이증권 5건, 에임인텔리전스 7건, 넥슨 3건, 메가존클라우드 3건 — AI 도구를 채용요건에 명시하는 기업은 아직 소수이지만, 그들이 바로 AI 전환의 선두 주자라는 사실이다.
숫자만으로는 부족하다. 실제 채용공고 원문을 분석해야 각 기업이 AI 에이전트를 어떤 맥락에서, 얼마나 깊이 도입하고 있는지 알 수 있다. 아래 6개 기업의 케이스 스터디는 각각 다른 산업, 다른 규모, 다른 접근법을 보여준다.
카카오페이증권은 이번 분석에서 가장 주목할 만한 기업이다. 단순히 AI 기술자를 채용하는 것이 아니라, "AI 에이전트 기획자"라는 완전히 새로운 직무를 만들어냈기 때문이다.
이 공고의 자격요건이 특히 흥미롭다:
"기본적인 Sequential 형태의 Agent workflow를 설계하고, PoC 구현을 위한 Python과 LangGraph 활용 능력이 필요해요."— 카카오페이증권 AI 에이전트 기획자 자격요건
'기획자'에게 LangGraph 활용 능력을 요구한다. 이것은 전통적인 서비스 기획과는 완전히 다른 직무 정의다. AI 에이전트 시대의 기획자는 프롬프트를 쓰는 사람이 아니라, 에이전트의 동작 흐름을 설계하는 사람이라는 것이다.
카카오페이증권은 여기서 멈추지 않는다. 같은 시기에 "워크플랫폼 AI Agent 기획자"도 채용 중이다. 이 직무는 DevOps팀 소속으로, SDLC 전반에 AI 에이전트를 적용하는 역할이다.
카카오페이증권이 그리는 그림은 명확하다. 고객 대면 서비스와 내부 업무 플랫폼 양쪽에서 동시에 AI 에이전트를 도입하겠다는 것이다. 여기에 FE코어팀의 프론트엔드 시니어 채용공고에서도 "Cursor, Claude 등 LLM 기반 AI 도구를 실무에 적용"을 우대사항으로 명시하고 있어, 전사적 AI 전환의 의지를 확인할 수 있다.
뤼튼은 500만 MAU의 AI 플랫폼을 운영하는 회사다. 9건의 AI 관련 채용 중, 8건이 Agent 키워드를 포함하고 있어 사실상 전 직군이 에이전트 중심으로 재편되고 있다.
인턴에게 "Internal Agent Builder"라는 직함을 주는 것 자체가 파격적이다. 더 주목할 점은 공고에 명시된 모델명 — GPT-5, Opus-4.5 — 이다. 2026년 초에 이런 최신 모델명이 인턴 채용공고에 등장한다는 것은, 뤼튼이 모델 접근성에서 업계 최전방에 있다는 것을 의미한다.
뤼튼의 Security Engineer 채용공고에서도 기술 스택에 "Cursor, Claude-Code, Kilo-Cli"가 명시되어 있다. 보안 엔지니어에게도 AI 코딩 도구 활용을 기대하는 것은, AI 도구가 개발 직군에만 국한되지 않음을 보여준다.
에임인텔리전스는 AI Safety 전문 기업으로, 7건의 채용 중 7건 모두 Agent 키워드를, 7건 모두 AI 도구(Claude Code, Cursor, Copilot) 키워드를 포함한다. 100%의 적중률이다.
에임인텔리전스의 가장 특이한 점은 채용 복지 항목에 있다:
"AI 코딩 툴(ChatGPT Codex / Claude Code / Cursor / Copilot 중 선택)을 제공합니다."— 에임인텔리전스 복지 항목
AI 코딩 도구를 '4개 중 선택'하는 복지로 제공한다. 이것은 한국 채용시장에서 AI 도구가 업무 환경의 기본 인프라로 인식되기 시작했다는 상징적 사례다. 마치 과거에 "모니터 듀얼 지원"이 복지였던 것처럼, 이제는 "AI 코딩 도구 선택 지원"이 복지가 되고 있다.
넥슨은 12건의 AI 관련 채용 중 8건이 Agent 키워드를 포함한다. 특히 주목할 것은 "AX-Tech실"이라는 전담 조직의 존재다.
넥슨의 AI Hub실 AI 엔지니어 채용공고에서는 "MCP, A2A 프로토콜 등과 연계하여 AI 모델-프론트엔드 간 상호작용 구조를 설계"라는 문구가 눈에 띈다. MCP(Model Context Protocol)를 게임 회사의 채용공고에서 발견하는 것은, 이 프로토콜이 이미 특정 분야를 넘어 범용적으로 확산되고 있다는 증거다.
또한 AI Hub실은 "멀티모달 RAG 시스템 설계 및 최적화"를 핵심 업무로 명시하며, "텍스트, 이미지, 표/그래프, 음성 등 다양한 형태의 게임 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 멀티모달 RAG 아키텍처를 구축"한다고 밝혔다. 게임이라는 도메인 특성을 AI 에이전트에 접목하는 독자적인 접근이다.
오늘의집은 7건의 AI 관련 채용에서 흥미로운 키워드를 반복적으로 사용한다: "AI Native 조직".
"오늘의집은 AI Native 조직으로 변화 중입니다. 우리는 AI를 도구처럼 쓰는 것을 넘어, 일의 방식 자체를 바꾸고 있습니다."— 오늘의집 Backend Engineer, Interior & Life 채용공고
오늘의집은 여러 채용공고에서 동일한 "AI Native 조직" 메시지를 반복한다. 이것은 단순한 수사가 아니라, 조직 정체성 자체를 AI 중심으로 재정의하겠다는 선언이다. 실제로 Data Analyst 직무에서 MCP를 언급하고, Backend Engineer에서 LangChain을 요구하는 등, 전 직군에 걸쳐 AI 기술 스택이 침투하고 있다.
레빗은 15건의 채용 중 8건이 AI 코딩 도구를 명시하는, 도구 채택률이 가장 높은 기업 중 하나다. 'AI Shopping Assistant'라는 구체적인 에이전트 제품을 개발하고 있다.
레빗은 개발 도구로 "Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT"를 기술 스택에 명시하고 있다. 4개의 AI 코딩 도구를 동시에 나열하는 것은 한국 채용시장에서 보기 드문 사례다. AI 도구를 '실험적으로 써보는' 것이 아니라, 팀의 표준 개발 환경으로 정착시켰다는 의미다.
이번 분석에서 가장 의미 있는 발견 중 하나는 AI 에이전트로 인해 완전히 새로운 직무가 만들어지고 있다는 것이다. 전통적인 '서비스 기획자'도, '머신러닝 엔지니어'도 아닌, 그 교차점에 있는 새로운 역할이다.
카카오페이증권의 두 채용공고를 비교 분석하면, AI 에이전트 기획자의 윤곽이 드러난다:
| 역량 영역 | 구체적 요구사항 | 기존 직무와의 차이 |
|---|---|---|
| 기술 이해 | LangGraph로 Agent workflow 설계, Python PoC 구현 | 기존 기획자: 와이어프레임 → AI 기획자: 에이전트 파이프라인 설계 |
| 프롬프트 엔지니어링 | Context Engineering 수행, 모델 성능 최적화 | 단순 프롬프트 작성이 아닌, 컨텍스트 아키텍처 설계 |
| 평가 설계 | 단위 기능 성능 검증 평가 지표 설계, 실험 운영 | 기존 QA → AI 성능 메트릭 설계 |
| UX 이해 | AI 특성을 고려한 UI/UX, 채팅 기반 Agent 시나리오 | 결정론적 UI → 확률적 AI 응답을 고려한 UX |
| 시스템 설계 | RAG, 권한/감사, Tool 연동, Human-in-the-loop 설계 | 단일 서비스 기획 → 멀티에이전트 오케스트레이션 |
이 직무가 시사하는 것은 크다. AI 에이전트가 단순히 기존 서비스에 챗봇을 붙이는 수준이 아니라, 서비스의 핵심 로직 자체가 에이전트로 설계되는 시대가 오고 있다는 것이다. 이를 위해서는 기술과 기획의 경계를 넘나드는 새로운 인재가 필요하고, 카카오페이증권이 그 첫 번째 사례를 만들고 있다.
뤼튼의 "Internal Agent Builder 인턴" 채용은 또 다른 관점을 보여준다. 이 회사는 주니어 인재에게도 에이전트 개발 기회를 준다는 점에서, AI 에이전트 인력 양성의 새로운 모델을 제시한다.
"각 조직에 배치되어 해당 조직의 업무를 자동화하는 Internal Agent를 개발합니다. 기획 단계에 함께 참여하거나, 정해진 기획을 바탕으로 Agent를 구현합니다."— 뤼튼 Internal Agent Builder 인턴
인턴이 만든 에이전트가 즉시 실무에 투입된다. 이는 에이전트 개발이 더 이상 시니어 엔지니어만의 영역이 아니며, LLM API와 기본적인 프로그래밍 능력만 있으면 실제 비즈니스 임팩트를 만들 수 있는 시대가 되었음을 방증한다.
이번 분석에서 발견한 또 하나의 중요한 트렌드는 AI 코딩 도구가 '있으면 좋은 것'에서 '있어야 하는 것'으로 변화하고 있다는 점이다.
| 월 | Copilot | Cursor | Claude Code |
|---|---|---|---|
| 25.01 | 0 | 0 | 0 |
| 25.02 | 2 | 0 | 0 |
| 25.03 | 3 | 3 | 0 |
| 25.04 | 7 | 9 | 0 |
| 25.05 | 6 | 6 | 0 |
| 25.06 | 12 | 15 | 1 |
| 25.07 | 10 | 26 | 6 |
| 25.08 | 20 | 27 | 11 |
| 25.09 | 16 | 35 | 10 |
| 25.10 | 16 | 14 | 6 |
| 25.11 | 18 | 31 | 26 |
| 25.12 | 5 | 20 | 9 |
| 26.01 | 46 | 42 | 39 |
2025년 상반기까지 한국 채용공고에서 Claude Code, Cursor, Copilot을 찾기는 거의 불가능했다. 하반기에 들어서야 월 10~30건 수준으로 등장하기 시작했고, 2026년 1월에 세 키워드 모두 역대 최고치를 기록했다.
AI 코딩 도구를 채용요건에 명시하는 기업들의 공통점이 있다:
60여 개 한국 기업의 채용공고를 산업별로 분류하면, AI 에이전트 도입이 산업에 따라 매우 다른 양상으로 진행되고 있음을 확인할 수 있다.
뤼튼, 에임인텔리전스, 업스테이지, 시오닉AI 등 AI가 곧 사업인 기업들은 개발자뿐 아니라 기획, 보안, 콘텐츠 등 전 직군에 AI 에이전트 역량을 요구한다. 이들의 채용공고에서 LLM, Agent 키워드는 '자격요건'이 아니라 '기본 전제'에 가깝다.
네이버(클로바 포함), 오늘의집, 당근 등 플랫폼 기업들은 내부 개발자 생산성 향상에서 시작해 점차 서비스에 적용하는 패턴을 보인다. 오늘의집의 "AI Native 조직" 선언이 대표적이다.
CJ그룹(35건), SK그룹(17건), 현대오토에버(9건), 한화시스템(9건) 등 대기업은 LLM과 RAG에 집중하되, Agent 키워드 비율은 상대적으로 낮다. 이는 대규모 데이터 처리와 검색 증강이 대기업 디지털 전환의 첫 단계임을 보여준다.
카카오페이증권, 뱅크샐러드 등은 고객 대면 AI 에이전트에 가장 적극적이다. "AI 에이전트 기획자"라는 새로운 직무 창출이 이 산업에서 먼저 일어나고 있다.
넥슨(AX-Tech실), 크래프톤(AI Research Division) 등은 전담 AI 조직을 신설해 게임 개발 전반에 에이전트를 도입하고 있다. 넥슨의 MCP, A2A 프로토콜 언급은 게임사가 최신 AI 인프라를 적극 검토하고 있음을 보여준다.
466,775건의 데이터가 말하는 것은 명확하다:
1. AI 에이전트는 실험을 졸업했다. 글로벌 30일간 Agentic 키워드 1,236건, Agent 3,398건. Google, Amazon, Microsoft, Apple 등 빅테크 전부가 에이전트 인재를 채용하고 있다.
2. 한국은 2026년 1월에 변곡점을 맞았다. LLM, RAG, Agent, Claude Code, Cursor, Copilot, LangChain, LangGraph — 모든 키워드가 동시에 역대 최고치를 기록했다. 이런 일은 처음이다.
3. 새로운 직무가 생기고 있다. "AI 에이전트 기획자"라는 직무가 카카오페이증권에서 탄생했다. 기획과 엔지니어링의 경계를 넘는 하이브리드 직무다.
4. AI 코딩 도구는 '복지'가 되었다. 에임인텔리전스는 Claude Code, Cursor, Copilot을 복지로 제공한다. 도구 선택권이 채용 경쟁력이 되는 시대가 열리고 있다.
5. 60+ 한국 기업이 이미 움직이고 있다. 네이버, CJ, 쿠팡, SK, 넥슨, 뤼튼, 오늘의집, 당근, 크래프톤, 무신사, 컬리 — 한국 테크 생태계의 주요 플레이어 대부분이 AI 인재를 확보하기 위한 경쟁에 돌입했다.
데이터에 기반한 예측은 조심스럽지만, 추세가 말하는 것은 분명하다. 2025년 1월부터 2026년 1월까지 모든 AI 키워드가 일관되게 성장했다. 특히 하반기의 가속은 뚜렷하다.
2026년 하반기에 예상되는 변화:
첫째, AI 에이전트 기획자 직무가 확산될 것이다. 카카오페이증권에서 시작된 이 직무가 다른 금융사, 커머스, 플랫폼 기업으로 전파될 가능성이 높다.
둘째, AI 코딩 도구 경험이 시니어 개발자의 기본 요건이 될 것이다. 현재 '우대사항'에 있는 Claude Code, Cursor 경험이 '자격요건'으로 올라갈 것이다.
셋째, MCP/A2A 프로토콜이 핵심 기술 스택으로 부상할 것이다. 넥슨, 한화시스템 등에서 이미 언급되고 있는 이 프로토콜들은, 에이전트 간 통신의 표준이 될 가능성이 크다.